## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Analisis Pengaruh Komposisi

## Data Training dan Data Testing
pada Penggunaan PCA dan Algoritma Decision Tree untuk Klasifikasi Penderita Penyakit Liver
Baiq Nurul Azmi 1* , Arief Hermawan 2 , dan Donny Avianto 3
1 Magister Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Yogyakarta ; 6210211006.baiq@student.uty.ac.id
2 Magister Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Yogyakarta; ariefdb@uty.ac.id
3 Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta; donny@uty.ac.id * Korespondensi : 6210211006.baiq@student.uty.ac.id
Abstract: Liver  disease  is  one  of  the  diseases  that  is  difficult  to  detect  and  becomes  the  largest contributor to deaths because it is considered a silent killer without symptoms. Liver disease can be detected based on abnormalities in the number of contents in the human body. The Indian Liver Patient Dataset (ILPD) dataset has many variables related to content in the body of liver patient data which are used as parameters in the classification of liver disease patients. Previous studies have shown that only two variables influence the ILPD dataset. The purpose of this study is to examine the use of the Principal Component Analysis (PCA) method to determine the optimal number of features in the context of classification of liver disease and examine the percentage distribution of data training and data testing which produces the best accuracy. The ILPD dataset was obtained from  the  UCI  Machine  Learning  website  with  a  total  of  583  rows  of  data  and  11  features.  The percentage  of  training  data  and  testing  data  used  is  50%:50%,  60%:40%,  70%:30%,  73%:27%, 75%:25%, 80%:20%, 83%:17%, 85%:15% and 90%:10%. The use of different training and testing data percentages serves to find the best accuracy. The PCA result feature is used as input for the Decision Tree C4.5 classification algorithm. The experimental results show that using the training and testing data  distribution  percentage  of  90%:10%  and  after  the  application  of  PCA  produces  the  highest accuracy, namely 78.40% which is obtained for the number of PCA components n = 8.
Keywords : PCA, Decision Tree, Liver Disease, Training, Testing
Abstrak: Penyakit  liver  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  sulit  dideteksi  dan  menjadi penyumbang  kematian  terbesar  karena  dianggap  sebagai  pembunuh  diam-diam  tanpa  gejala. Penyakit  liver  dapat  dideteksi  berdasarkan kelainan  jumlah  kandungan-kandungan  yang  ada  di dalam tubuh manusia. Dataset Indian Liver Patient Dataset (ILPD) memiliki banyak variabel terkait kandungan  dalam  tubuh  data  pasien  liver  yang  dijadikan  parameter  dalam  klasifikasi  pasien penyakit  liver.  Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  variabel  yang  berpengaruh  pada dataset  ILPD  hanya  dua  yaitu  variabel  Age  dan  SGPT_AA.  Tujuan  penelitian  ini  mengkaji penggunaan metode  Principal  Component Analysis  (PCA) untuk menentukan  jumlah fitur  yang paling optimal dalam konteks klasifikasi penyakit liver dan mengkaji pembagian persentase data training  dan  data  testing  yang  dapat  menghasilkan  akurasi  terbaik.  Data  Indian  Liver  Patient Dataset (ILPD) diperoleh dari situs UCI Machine Learning Repository dengan total data yaitu 583 baris data dan 11 fitur. Persentase pembagian data training dan data testing yang digunakan adalah 50%:50%,  60%:40%,  70%:30%,  73%:27%,  75%:25%,  80%:20%,  83%:17%,  85%:15%  dan  90%:10%.
Sitasi: Azmi, B. N.; Hermawan, A; Avianto,  D.  ( 2023 ). Analisis Pengaruh  Komposisi  Data  Training dan  Data  Testing  pada  Penggunaan PCA  dan  Algoritma  Decision  Tree untuk Klasifikasi Penderita Penyakit Liver  .  JTIM:  Jurnal  Teknologi Informasi Dan Multimedia, 4(4), 281- 290 https://doi.org/10.35746/jtim.v4i4.298
Copyright: © 2023 oleh para penulis.
Karya  ini  dilisensikan  di  bawah Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license s/by-sa/4.0/).
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
Penggunaan  beberapa  persentase data  training dan data  testing yang  berbeda  berfungsi  untuk menemukan akurasi terbaik. Fitur hasil Principal Component Analysis (PCA) digunakan sebagai input  untuk  algoritma  klasifikasi  Decision  Tree  C4.5.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  dengan penggunaan persentase pembagian data training dan data testing 90%:10% serta setelah penerapan PCA menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 78.40% yang didapatkan pada jumlah komponen PCA n=8.
Kata kunci: PCA, Decision Tree, Penyakit Liver, Training, Testing

## 1. Pendahuluan
Hati  atau  liver  adalah  organ  terpenting  dan  terbesar  seorang  manusia  yang digunakan  untuk  membentuk  dan  mengeluarkan  empedu  sebagai  detoksifikasi  racun. Hati dapat terkena penyakit yang disebabkan oleh peradangan pada organ hati. Penyebab terjadinya peradangan pada hati yaitu kelainan organ hati sejak lahir dan juga pola hidup yang tidak sehat seperti ketergantungan alkohol, senyawa kimia, dan obat-obatan [1].
Penyakit  liver  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  sulit  dideteksi  dan  menjadi penyumbang kematian karena dianggap sebagai pembunuh diam-diam tanpa gejala [2]. Hasil  analisis  data  kematian  yang  dirilis  oleh  British  Liver  Trust  pada  tahun  2019 mengungkapkan bahwa penyakit hati adalah penyebab kematian terbesar di Inggris dan Wales pada rentang usia 35-49 tahun, dimana pada penelitian tersebut juga diperkirakan bahwa  penyakit  hati  kan  menggeser  penyakit  jantung  sebagai  penyebab  terbesar kematian dini dalam beberpa tahun mendatang [3].
Pemeriksaan kesehatan secara berkala diperlukan untuk mendeteksi penyakit liver sejak dini, sehingga dapat di tangani lebih cepat dan tingkat kematian karena penyakit liver  juga dapat  menurun.  Penyakit  liver dapat  dideteksi  berdasarkan  kelainan  jumlah kandungan-kandungan  dalam  tubuh  manusia.  Dataset  Indian  Liver  Patient  Dataset (ILPD) memiliki banyak variabel terkait kandungan dalam tubuh data pasien liver yang dijadikan parameter dalam klasifikasi pasien penyakit liver.
Proses  klasifikasi  penyakit  liver  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  algoritma klasifikasi. Penelitian terkait klasifikasi penyakit liver dengan dataset ILPD sebelumnya pernah  dilakukan  oleh  [4]  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  variabel  yang  paling berpengaruh  dalam  klasifikasi  penyakit  liver  menggunakan  algoritma  C4.5.  Hasil penelitian menunjukkan akurasi yang diperoleh sebesar 72.67% dan hanya dua variabel yaitu  Age  dan  Sgpt_AA  yang  menjadi  variabel  paling  berpengaruh  dalam  klasifikasi penyakit liver.
Penelitian lainnya yang membahas klasifikasi penyakit liver menggunakan dataset ILPD yaitu penelitian pada tahun 2018 yang melakukan pendekatan seleksi fitur dengan proses klasifikasi menggunakan algoritma Cart dan Ripper dengan tools WEKA. Seleksi Atribut menyebabkan  hanya  7  atribut  yang terpilih,  dan  menghasilkan  akurasi sebesar 70% dengan recall 84% dan precision sebesar 58% [5]. Penelitian dilakukan juga oleh [2] yang  mengkomparasi  algoritma  Decision  Tree  dan  Naïve  Bayes  pada  pasien  penyakit liver,  setelah  dilakukan  pengujian  dengan  split  validation  dan  cross  validation, didapatkan akurasi untuk algoritma Decision Tree sebesar 70.29% dan algoritma Naïve Bayes sebesar 67.05%.
Penelitian  sebelumnya  membahas  tentang split data  dapat  mempengaruhi  nilai akurasi  dari  suatu  pengolahan  data,  penelitian  tersebut  melakukan  pengolahan  data produk  dengan  mengkombinasikan  metode  K-Means  dengan  Decision  Tree,  serta menggunakan pembagian data training dan data testing sebanyak 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%,  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  98.77%,  didapatkan  pada persentase  90%:10%  [6].  Penelitian  lainnya  yang dilakukan  oleh  [7]  juga  menggunakan beberapa  pembagian data  training dan data  testing yang  berbeda  pada  klasifikasi  masa
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
studi  mahasiswa  dengan  algoritma  naïve  bayes  dan  bayesian  network,  yaitu  dengan pembagian data  training dan data  testing berturut-turut  sebesar  30%:70%,  40%:60%, 50%:50%, 60%:40%, 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10% yang menghasilkan kinerja terbaik didapatkan pada kedua algoritma menggunakan persentase data traning dan data testing 90%:10% dengan akurasi 80%. Hasil dari penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa penentuan jumlah persentase data training dan data testing yang tepat berpengaruh pada kinerja hasil klasifikasi.
Faktor persentase pembagian jumlah data training dan data testing untuk klasifikasi penderita  penyakit  liver  dapat  mempengaruhi  kinerja  model  klasifikasi.  Penggunaan seluruh fitur dalam proses klasifikasi juga dapat mempengaruhi kinerja model klasifikasi, baik  meningkatkan  atau  menurunkan  performa  klasifikasi  dalam  hal  akurasi  dan  juga waktu  komputasi  yang  diperlukan,  sehingga  pendekatan  yang  dapat  dilakukan  yaitu dengan memilih persentase data training dan data uji yang tepat serta melakukan reduksi dimensi.
Penelitian  ini  mengolah  dataset  ILPD  berdasarkan  parameter  algoritma  klasifikasi Decision  Tree  dari  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [4]  dengan  upaya pendekatan percobaan menggunakan persentase data training dan data testing terbaik serta menerapkan metode reduksi dimensi Principal Component Analysis (PCA). Penelitian ini bertujuan  untuk  memperbaiki  hasil  akurasi  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya dengan algoritma decision tree, selain itu untuk mengetahui persentase data training dan data  testing terbaik  untuk  dataset  ILPD  serta  untuk  menganalisis  pengaruh  metode reduksi dimensi PCA.

## 2. Dataset dan Metode
2.1 Dataset
Penelitian ini menggunakan data sekunder dari situs koleksi dataset UCI Machine Learning Repository yang berjudul Indian Liver Patient Dataset (ILPD) [8]. Dataset ILPD berisi tentang data penderita penyakit hati dengan jumlah data yaitu 11 atribut dan 583 baris data. Tabel 1 disajikan dataset ILPD dengan keterangan 11 atribut yaitu Age, Gender, TB  (Total  Bilirubin),  DB  (Direct  Bilirubin),  Alkphos  Alkaline  Phosphotase,  Sgpt  Alamine Aminotransferase, Sgot Aspartate Aminotransferase, TP Total Protiens, ALB Albumin, A/G Ratio Albumin and Globulin Ratio, Class (Label Positive / Negative Liver).
Tabel 1 . Data Indian Liver Patient Dataset (ILPD)
No  Age  Gender TB DB  Alkphos  Sgpt  Sgot  TP  ALB  A/G  Class 1 65 Female 0.7 0.1 187 16 18 6.8 3.3 0.9 1 2 62 Male 10.9  5.5 699 64 100 7.5 3.2 0.74 1 3 62 Male 7.3 4.1 490 60 68 7 3.3 0.89 1 4 58 Male 1 0.4 182 14 20 6.8 3.4 1 1 5 72 Male 3.9 2 195 27 59 7.3 2.4 0.4 1 6 46 Male 1.8 0.7 208 19 14 7.6 4.4 1.3 1 7 26 Female 0.9 0.2 154 16 12 7 3.5 1 1 8 29 Female 0.9 0.3 202 14 11 6.7 3.6 1.1 1 … … … … … … … … … … … … 583 38 Male 1 0.3 216 21 24 7.3 4.4 1.5 2
2.2 Metode
Penelitian  ini  dilaksanakan  untuk  meningkatkan  hasil  kinerja  pada  penelitian terdahulu oleh [4] dalam klasifikasi penyakit liver dengan akurasi 72.67%, dimana pada penelitian ini dilakukan klasfikasi penyakit liver menggunakan reduksi dimensi Principal
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
Component  Analysis  dan  algoritma  Decision  Tree  C4.5  dengan  ratio  split  data  yang berbeda pada setiap percobaan. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar. 1. Tahapan Penelitian

## 2.2.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  penyakit  liver  yang  diperoleh  dari  situs  UCI Machine  Learning.  Data  berjudul  Indiam  Liver  Patient  Dataset  (ILPD).  Data  ini  dapat diakses dan digunakan dengan bebas. Dataset dapat dilihat pada Tabel 1.

## 2.2.2 Data Cleaning
Data yang didapatkan awalnya akan dibersihkan terlebih dahulu pada proses data cleaning. Data cleaning adalah proses mendeteksi, memperbaiki atau bahkan menghapus catatan,  tabel, dan database  yang  salah  atau tidak  akurat  [9].  Pada  tahap  ini  dilakukan pengecekan  terhadap  keberadaan  data  kosong  ( missing  value ),  setelah  itu  dilakukan pengisian terhadap data yang kosong.

## 2.2.3 Principal Component Analysis
Principal Component Analysis (PCA) merupakan metode untuk mereduksi dimensi atribut  dalam  dataset,  sehingga  nilai  yang  terbentuk  sangat  berbeda  dengan  bentuk aslinya  [10].  Metode  PCA  digunakan  untuk  meringkas  struktur  dari  dataset  dengan dimensi yang banyak sehingga memiliki jumlah variabel yang lebih kecil [11]. Kegunaan PCA  selain  untuk  mereduksi  dimensi  yaitu  dapat  digunakan  sebagai  metode  untuk menguji apakah setiap variabel dalam dataset saling terkait atau tidak terkait sama sekali.
2.2.4 Pembagian Data Training dan Data Testing
Data  training adalah  data  yang  benar-benar  ada  sebelumnya  sesuai  dengan  fakta sedangkan data  testing adalah  data  yang  digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana pengklasifikasi  berhasil  mengklasifikasikan  dengan  benar  [12].  Pembagian  jumlah data training dan data  testing adalah  salah  satu  faktor  yang  menentukan  akurasi,  sehingga kesalahan dalam  menentukan  komposisi  kedua  tipe  data  tersebut akan mempengaruhi nilai akurasi dan presisi yang diperoleh [13]. Data training dan data testing biasa digunakan pada machine learning. Mesin diberikan sekelompok dataset untuk dipelajari dan disebut data training , kemudian hasil pembelajaran selanjutnya akan digunakan untuk mengolah dataset baru yang disebut data testing [14]. Penelitian ini melakukan percobaan klasifikasi dengan  sembilan  persentase data  training dan data  testing yang  berbeda,  yaitu  dengan persentase  50%:50%,  60%:40%,  70%:30%,  73%:27%,  75%:25%,  80%:20%  ,  83%:17%,
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
85%:15%,  dan  90%:10%.  Pembagian jumlah data  training dan data  testing pada sembilan persentase yang berbeda disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah data training dan data testing
Persentase ( Training:Testing ) Jumlah Data training Jumlah Data testing 50%:50% 292 291 60%:40% 394 234 70%:30% 408 175 73%:27% 425 158 75%:25% 437 146 80%:20% 466 117 83%:17% 483 100 85%:15% 495 88 90%:10% 523 60
2.2.5 Decision Tree C4.5
Decision  Tree  merupakan  teknik  model  prediksi  yang  dapat  digunakan  untuk klasifikasi  dan  prediksi  tugas  [15]. Decision  Tree  menggunakan  teknik  “ divide  and conquer ” untuk membagi ruang pencarian masalah menjadi himpunan masalah [16]. Ada dua jenis algoritma Decision Tree yang terkenal, yaitu C4.5 dan Random Forest. Pada penelitian ini akan menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5 adalah algoritma yang  dikembangkan  dari  algoritma  ID3  dengan  beragam  peningkatan.  Algoritma  C4.5 merupakan  struktur  pohon  keputusan  dimana  terdapat  simpul  yang  mendiskripsikan atribut – atribut, setiap cabang menggambarkan hasil dari atribut yang duji, dan setiap daun menggambarkan kelas. Beberapa peningkatan ini diantaranya adalah, penanganan atribut-atribut  numerik, missing  value dan noise pada  dataset,  dan  aturan-aturan  yang dihasilkan dari model pohon yang terbentuk [17].
Langkah kerja algoritma C4.5 yaitu menghitung nilai entropy, nilai information gain , nilai split info , dan nilai gain ratio dijelaskan sebagai berikut [18]:
1. Menghitung entropi setiap atribut, menggunakan Persamaan 1.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ −𝑝 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
dimana
S = Himpunan Kasus
n = Jumlah partisi S
p_i = Probabilitas yang didapat dari jumlah kelas dibagi total kasus
2. Menghitung information gain dari setiap atribut, menggunakan Persamaan 2.
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −  ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
𝑛
𝑖=1 (2)
dimana
S = Himpunan Kasus
A = Atribut n = Jumlah partisi S |Si| = Jumlah partisi ke-i
|S| = Jumlah kasus dalam S
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
3. Menghitung split gain dari setiap atribut, menggunakan Persamaan 3.
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟 (𝑆, 𝐴) = ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 |𝑆𝑖| |𝑆| (3)
dimana
S = Ruang sampel data yang digunakan untuk training A = Atribut |Si| = Jumlah sampel atribut i
4. Menghitung gain ratio dari setiap atribut menggunakan Persamaan 4. 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆, 𝐴) (4)

## 2.2.6 Pengujian Hasil
Pengujian dilakukan untuk mengukur model klasfikasi yang terbentuk . Pengujian yang dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  mencari  nilai  akurasi.  Akurasi  akan memberikan gambaran seberapa dekat nilai aktual dengan nilai hasil prediksi (Persamaan 5).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑡𝑝 + 𝑓𝑛 + 𝑓𝑝  + 𝑡𝑛 (5)
dimana :
a. TP (True  Positif) merupakan  banyaknya  data  di  kelas  aktualnya  positif  dan  kelas prediksi positif.
b. FN (False Negative) merupakan banyaknya data di kelas aktualnya positif dan kelas prediksi negative.
c. FP (False  Positive) merupakan  banyaknya  data di  kelas  aktualnya  negatif dan  kelas prediksi positif.
d. TN (True Negative) merupakan banyaknya data di kelas aktualnya negatif dan kelas prediksi negatif.

## 3. Hasil

## 3.1. Preprocessing Data
Dataset  ILPD  terdiri  dari  583  baris  data  dan  11  atribut,  seperti  yang  ditunjukkan pada  Tabel  1.  Tahap preprocessing dilakukan  pertama  kali  setelah  data  dikumpulkan. Tahapan preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini yaitu data cleaning , dan reduksi dimensi.
Tahap data  cleaning yang  dilakukan  yaitu  menangani missing  value pada  dataset ILPD. Data  cleaning yang  dilakukan  pada  dataset  ILPD  berupa  pengisian  data  yang kosong pada suatu atribut dengan median dari keseluruhan nilai pada atribut tersebut. Pada dataset ILPD ditemukan 4 data kosong tepatnya di atribut A/G, lalu data tersebut diisi dengan median dari nilai atribut A/G, sehingga missing value sudah di tangani dan jumlah data tetap 583 baris.
Tahap selanjutnya yaitu melakukan reduksi dimensi dengan menggunakan metode PCA. Reduksi dimensi dengan metode PCA dilakukan untuk megetahui atribut-atribut yang  terdapat  pada dataset  saling  berhubungan  atau tidak.  Atribut  pada  dataset  ILPD berjumlah  11,  dimana  1 atribut sebagai  label dan 10  atribut  lainnya  yang  menjadi  fitur
287 of 290
untuk  klasifikasi  dan  di  reduksi  terlebih  dahulu  dengan  metode  PCA.  Penelitian  ini mencoba mereduksi atribut dataset ILPD mulai dari 1 komponen hingga 10 komponen.
3.2. Pemrosesan Data
Pemrosesan  data  dilakukan  setelah  tahap preprocessing data.  Sebelum  proses klasifikasi, dataset harus dibagi terlebih dahulu menjadi data training dan data testing . Data training ajan digunakan untuk membentuk model Decision Tree, sedangkan data testing dgunakan untuk menguji performa dari algoritma Decision Tree.
Pembagian persentase data training dan data testing yang digunakan pada penelitian ini adalah 50%:50%, 60%:40%, 70%:30%, 73%:27%, 75%:25%, 80%:20%, 83%:17%, 85%:15%, dan 90%:10%. Persentase-persentase tersebut dicoba untuk mencari jumlah rasio terbaik untuk data training dan data testing , untuk mendapatkan hasil akurasi terbaik. Setelah data  training dan data  testing di  bagi,  maka  proses  selanjutnya  adalah melakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma Decision Tree. Algoritma Decision Tree  dibangun  dengan  random_state=1,  max_depth  =.  Diharapkan  dengan  eksperimen menggunakan parameter tersebut dapat menghasilkan akurasi terbaik.
3.3. Pengujian
Penelitian ini menggunakan skema pengujian dengan persentase data training dan data testing sebesar 50%:50%, 60%:40%, 70%:30%, 73%:27%, 75%:25%, 80%:20%, 83%:17%, 85%:15%,  dan  90%:10% dengan  algoritma Decision Tree.  Penelitian  ini  juga  melakukan percobaan  pengujian  tanpa  metode  reduksi  PCA  dan  menerapkan  metode  reduksi dimensi  PCA  dengan  jumlah  komponen  dari  1  hingga  10  komponen,  yang  akan dilakukan berulang-ulang untuk masing-masing persentase pembagian data training dan data testing .
Hasil  pengujian  untuk  persentase data  training dan data  testing sebesar  50%:50%, 60%:40%, 70%:30%, 73%:27%, 75%:25%, 80%:20% , 83%:17%, 85%:15%, dan 90%:10% pada algoritma Decision Tree tanpa PCA disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Decision Tree tanpa PCA Split Data Akurasi 50%:50% 70.5% 60%:40% 70.1% 70%:30% 70.3% 73%:27% 60.8% 75%:25% 72.6% 80%:20% 66.6% 83%:17% 70.0% 85%:15% 76.0% 90%:10% 76.1%
Tabel  3  menunjukkan  hasil  pengujian  algoritma  Decision  Tree  menggunakan sembilan persentase data training dan data testing yang berbeda tanpa penerapan metode reduksi dimensi PCA, didapatkan hasil akurasi terendah pada persentase 73%:27% yaitu 60.8%,  sedangkan  hasil  akurasi  tertinggi  didapatkan  pada  persentase  90%:10%  yaitu sebesar 76.1%.
Hasil  pengujian  untuk  persentase data  training dan data  testing sebesar  50%:50%, 60%:40%, 70%:30%, 73%:27%, 75%:25%, 80%:20%, 83%:17%, 85%:15%, dan 90%:10% pada algoritma Decision Tree dengan metode reduksi dimensi PCA disajikan pada Tabel 4.
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
Tabel 4. Hasil Pengujian Decision Tree dengan PCA
n PCA 50:50 60:40 70:30 73:27 75:25 80:20 83:17 85:15 90:10 1 70.89% 72.22%  71.42%  69.62%  70.54% 70.94% 73.00% 76.13% 76.27% 2 70.89% 72.22% 71.42%  69.62%  70.54% 71.79% 73.00% 76.13% 76.27% 3 70.89% 72.22% 71.42%  69.62%  70.54% 71.79% 73.00% 76.13% 76.27% 4 70.89% 71.36% 71.42%  69.62%  70.54% 71.79% 68.00% 76.13% 76.27% 5 70.89% 71.36% 70.85%  69.62% 70.54% 71.79% 74.00% 75.00% 76.27% 6 70.89% 71.36% 70.85%  69.62%  70.54% 71.79% 74.00% 75.00% 76.27% 7 70.89% 71.36% 70.85%  69.62%  70.54% 72.64% 74.00% 75.00% 76.27% 8 70.89% 71.36% 70.85%  69.62%  70.54% 72.64% 75.00%  77.96% 78.40% 9 70.89% 71.36% 70.85%  69.62%  70.54% 72.64% 75.00% 77.96% 78.40% 10 70.89% 71.36% 70.85%  69.62%  70.54% 72.64% 75.00% 77.96% 78.40%
Tabel  4  menunjukkan  hasil  dari  pengujian  algoritma  Decision  Tree  dengan  PCA menggunakan data  training dan data  testing sebesar  50%:50%  didapatkan  hasil  akurasi sama pada setiap jumlah komponen PCA dari 1 hingga 10 yaitu 70.89%. Pengujian dengan perbandingan  60%:40%  mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  yaitu  72.22%  pada komponen  PCA  n=1  sampai  n=3.  Sedangkan  untuk  pengujian  dengan  perbandingan 70%:30%, hasil akurasi tertinggi yaitu 71.42% didapatkan pada jumlah komponen PCA n=1 sampai n=4. Pengujian dengan perbandingan 73%:27% didapatkan hasil akurasi sama pada  setiap  jumlah  komponen  PCA  dari  1  hingga  10  yaitu  69.62%.  Pengujian  dengan perbandingan  sebesar  75%:25%,  didapatkan  hasil  akurasi  yang  sama  juga  pada  setiap jumlah komponen PCA yaitu 70.54%. Pengujian dengan perbandingan sebesar 80%:20% memiliki  akurasi  tertinggi  pada  jumlah  komponen  PCA  dari  n=7  hingga  n=10  yaitu 72.64%.  Pengujian  dengan  perbandingan  sebesar  83%:17%,  didapatkan  hasil  akurasi tertinggi pada jumlah komponen PCA n=8 hingga n=10 yaitu 75.00%. Pengujian dengan perbandingan  sebesar  85%:15%,  didapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  pada  jumlah komponen PCA n=8 hingga n=10 yaitu 77.96%. Pengujian dengan perbandingan sebesar 90%:10%,  didapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  pada  jumlah  komponen  PCA  n=8  hingga n=10 yaitu 78.40%.
Hasil keseluruhan percobaan berdasarkan Tabel 3 dan Tabel 4 menunjukkan bahwa akurasi  tertinggi  didapatkan  pada  perbandingan data  training dan data  testing sebesar 90%:10%  dengan  komponen  PCA  n=8  hingga  n=10  yaitu  78.40%,  sehingga  untuk mengurangi waktu komputasi, akurasi terbaik tepat pada jumlah komponen PCA n=8.

## 4. Pembahasan
Perbandingan  performa  klasifikasi  model  menggunakan  algoritma  decision  tree dengan  jumlah  persentase data  training dan data  testing yang  berbeda  dan  dengan penerapan PCA cukup beragam.
Pada penelitian sebelumnya oleh [4] untuk klasifikasi penyakit liver menggunakan algoritma decision tree dengan jumlah data training dan data testing sebesar 433:150 data, didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  72.67%.  Pada  penelitian  ini,  dengan  jumlah perbandingan data  training dan data  testing yang  hampir  setara  dengan  penelitian sebelumnya  yaitu  sebesar  437:146  data  (75%:25%),  dengan  penerapan  menggunakan metode reduksi dimensi PCA dan algoritma Decision Tree, didapatkan akurasi sebesar 70.54%.  Pada  penelitian  ini, dengan  parameter  yang sama dan di  gunakan  pendekatan reduksi  dimensi  PCA,  menyebabkan  akurasi  menurun.  Hal  ini  menerangkan  bahwa penggunaan  PCA  tidak  selalu  bisa  menaikkan  akurasi,  tetapi  bisa  juga  menurunkan akurasi.  Pernyataan  ini  dikuatkan  oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [19]  yang menyatakan bahwa hasil penelitian yang dilakukan untuk klasifikasi kualitas air dengan menerapkan metode reduksi dimensi PCA dapat menurunkan tingkat performa metode klasifikasi  kNN  dan  Logstic  Regression,  dimana  dengan  menggunakan  seluruh  fitur
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
tanpa PCA dengan algoritma kNN mendapatkan hasil terbaik yaitu akurasi 90.8% pada jumlah k=9.
Upaya  untuk  meningkatkan  hasil  akurasi  setelah  penggunaan  metode  reduksi dimensi PCA dengan cara mencoba persentase data training dan data testing yang berbeda. Pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan  jumlah  persentase data  training yang  lebih banyak,  dapat  meningkatkan  performa  akurasi,  sebagaimana  hasil  yang  dapat  dilihat pada Tabel 4. Tabel 4 menunjukkan hasil penggunaan PCA dengan jumlah data training terbesar  yaitu  90%  menghasilkan  akurasi  terbaik  yaitu  78.40%  pada  jumlah  komponen n=8.  Penggunaan data  training yang  tinggi  merupakan  salah  satu  cara  untuk meningkatkan  akurasi,  sebagaimana  hasil  penelitian  terdahulu  oleh  [20]  dalam implementasi algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam menyelesaikan penyakit gejala demam dengan data training dan data testing sebesar 90%:10% menghasilkan akurasi terbaik  yaitu  99.23%  dibandingkan  dengan  jumlah  pembagian  80%:20%  dan  50%:50%. Penelitian  sebelumnya  juga  dilakukan  oleh  [21]  menghasilkan  nilai  akurasi  degan menggunakan algoritma klasifikasi C4.5 yang terbesar pada percobaan data training dan data testing sebesar 90%:10% dibandingkan 80%:20% yaitu akurasi 85.34%.
Berdasarkan  hasil  pembahasan  tersebut,  untuk  meningkatkan  akurasi  dalam klasifikasi penyakit liver dari penelitian-penelitian sebelumnya, didapatkan hasil akurasi terbaik  yaitu  sebesar  78.40%  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  algoritma  decision tree  yang  sebelumnya  telah  di  reduksi  dimensi  menggunakan  PCA  dengan  jumlah komponen PCA n=8 dan persentase data training dan data testing sebesar 90%:10%.

## 5. Kesimpulan
Liver  adalah  organ  penting  dan  terbesar  manusia . Penyakit  liver  merupakan  salah satu penyakit yang sulit dideteksi dan menjadi penyumbang kematian karena dianggap sebagai pembunuh diam-diam tanpa gejala. Penyakit liver dapat dideteksi berdasarkan kelainan  jumlah  kandungan-kandungan  dalam  tubuh  manusia.  Data  pasien  liver berdasarkan  kandungan  zat  dalam  tubuh  dapat  dijadikan  data  untuk  menentukan apakah  seseorang  menderita  penyakit  liver  atau  tidak,  dengan  melakukan  proses klasifikasi.
Proses klasifikasi penderita penyakit liver dapat dilakukan dengan metode Decision Tree serta menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) sebagai langkah preprocessing  untuk  mengurangi  dimensi  data,  dan  memilih  jumlah  persentase data training dan data testing yang tepat, agar hasil akurasi tinggi.
Hasil penelitian secara keseluruan yaitu tingkat performa dari metode Decision Tree menurun saat menerapkan metode reduksi dimensi PCA dengan data training dan testing sebesar 73%:27% dengan akurasi 69.62%, sedangkan jika data training dan data testing di ubah persentasenya menjadi 90%:10%, akan menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 78.40% pada jumlah komponen PCA n=8.

## Referensi
[1] C.  Y.  Gobel,  “Sistem  Pakar  Penyakit  Liver  Menggunakan  K -  Nearest  Neighbors  Algoritm  Berbasis Website,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 152 – 159, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.296.152-159.
[2] N. T. Rahman, “Analisa Algoritma Decision Tree Dan Naïve Bayes Pada Pasien Penyakit Liver,” J. Fasilkom , vol. 10, no. 2, pp. 144 – 151, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i2.2087.
[3] B. L. Trust, “Liver disease is now the biggest cause of death in those aged between 35 -49 years old, new report reveals,” British Liver Trust , 2019. [Online]. Available: https://britishlivertrust.org.uk/liver-disease- is-now-the-biggest-cause-of-death-in-those-aged-between-35-49-years-old-new-report-reveals/. [Accessed: 11-Dec-2022].
[4] I. Setiawati, A. P. Wibowo, and A. Hermawan, “Implementasi De cision Tree Untuk Mendiagnosis Penyakit Liver,” J. Inf. Syst. Manag. , vol. 1, no. 1, pp. 13 – 17, 2019.
[5] D.- Restiani,  “Kombinasi  Algoritma  Cart  Dan  Ripper  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Liver  Berbasis Correlation  Based  Feature  Selection,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  31 – 36,  2018,  doi:
JTIM 2023 , Vol. 4 , No. 4
10.15408/jti.v11i1.6660.
[6] E. Muningsih, “Kombinasi Metode K -Means Dan Decision Tree Dengan Perbandingan Kriteria Dan Split Data,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 113, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i1.1561.
[7] M.  Winda rti,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  Bayesian  Network  Dalam  Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa,” Pros. Semin. Nas. Apl. Sains Teknol. , no. September, pp. 249 – 261, 2018.
[8] “Indian Liver Patient Dataset,” UCI Machine Learning Repository . [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ILPD+(Indian+Liver+Patient+Dataset).
[9] N. P. A. Widiari, I. M. A. D. Suarjaya, and D. P. Githa, “Teknik Data Cleaning Menggunakan Snowflake untuk Studi Kasus Objek Pariwisata di Bali,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 2, p. 137, 2020, doi: 10.24843/jim.2020.v08.i02.p07.
[10] S. Raysyah, V. Arinal, and D. I. Mulyana, “Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kopi Berdasarkan Deteksi Warna Menggunakan Metode Knn Dan Pc a,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 88 – 95, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i2.3638.
[11] A. Ilmaniati and B. E. Putro, “Analisis komponen utama faktor -faktor pendahulu (antecendents) berbagi pengetahuan pada usaha mikro, kecil, dan menengah (U MKM) di Indonesia,” J. Teknol. , vol. 11, no. 1, pp.
67 – 78, 2019.
[12] R. A.  Anggraini,  G.  Widagdo,  A.  S. Budi,  and  M. Qomaruddin, “Penerapan Data Mining  Classification untuk Data Blogger Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, p. 47, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i1.30211.
[13] W.  Musu,  A.  Ibrahim,  and Heriadi,  “Pengaruh Komposisi Data  Training  dan  Testing  terhadap Akurasi Algoritma C4.5,” in Seminar Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (SISITI) , 2021, pp. 186 – 195.
[14] Y.  Irawan,  “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Memprediksi  Kelayakan  Calon  Pendonor Melakukan Donor Darah Dengan Klasifikasi Data Mining,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 2, no. 4, pp. 181 – 189, 2021, doi: 10.35746/jtim.v2i4.75.
[15]  S. Bahri, A. Lubis, U. Pembangunan, and P. Budi, “Metode Klasifikasi Decision Tree Untuk Memprediksi Juara English Premier League,” Sintaksis , vol. 2, no. 04, pp. 63 – 70, 2020.
[16]  M. H. Dunham, Data Mining Introductory and Advanced Topics . New Jersey: Prentice Hall, 2003.
[17] I. Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 217 – 224, 2018, doi: 10.35329/jiik.v7i2.203.
[18] D.  A.  H.  D.  Larasati  and  T.  Sutrisno,  “Tourism  Site  Rec ommendation  in  Jakarta  Using  Decision  Tree Method Based on Web Review,” SSRN Electron. J. , 2018, doi: 10.2139/ssrn.3268964.
[19] B.  N.  Azmi,  A.  Hermawan,  and  D.  Avianto,  “Analisis  Pengaruh  PCA  Pada  Klasifikasi  Kualitas  Air Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  N eighbor  dan  Logistic  Regression,” JUSTINDO  (Jurnal  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 94 – 103, 2022.
[20] N. I. Fadilah, B. Rahayudi, and M. T. Furqon, “Implementasi Algoritme Support Vector Machine ( SVM ) Untuk Klasifikasi Penyakit Dengan Gejala Demam,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 5619 – 5625, 2018.
[21] I. Alfarobi, T. A. Tutupoly, and A. Suryanto, “Komparasi Algoritma C4.5, Naive Bayes, Dan Random Forest Untuk Klasifikasi Data Kelulusan Mahasiswa Jakarta,” BSI Repos. , 2017.